桑雨萌 韓秀平

內(nèi)容摘要：物流金融業(yè)務(wù)給貸款企業(yè)、銀行、第三方物流企業(yè)等帶來了巨大的收益的同時(shí)，其在運(yùn)營(yíng)中也存在很大的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)物流金融業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)引起的損失進(jìn)行準(zhǔn)確的測(cè)量和評(píng)價(jià)，才能防患風(fēng)險(xiǎn)于未然。本文通過定性與定量相結(jié)合的研究方法，初步構(gòu)建了影響物流金融的預(yù)選指標(biāo)，再通過相關(guān)性分析對(duì)預(yù)選指標(biāo)進(jìn)行篩選，然后運(yùn)用層次分析法確定了指標(biāo)權(quán)重系數(shù)，構(gòu)建動(dòng)態(tài)的指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，最后通過熵權(quán)法評(píng)價(jià)模型判斷某個(gè)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率。

關(guān)鍵詞：物流金融風(fēng)險(xiǎn)? ?層次分析法? ?熵權(quán)法

物流金融風(fēng)險(xiǎn)研究現(xiàn)狀

近年來，我國(guó)中小物流企業(yè)數(shù)量眾多，中小物流企業(yè)的快速發(fā)展離不開資金的支持，過去銀行是直接貸款給企業(yè)，由于運(yùn)營(yíng)人員的素質(zhì)，雙方缺少信息的共享等原因，導(dǎo)致銀行無法評(píng)價(jià)貸款企業(yè)的可信度，也導(dǎo)致中小物流企業(yè)處于“想貸貸不到”，銀行卻是“想貸卻不敢貸”的局面。這樣不僅貸款企業(yè)信譽(yù)降低，銀行業(yè)也無法得到利潤(rùn)。隨著物流金融的快速發(fā)展，周蕘陽等就這一問題給出了物流金融的定義，并對(duì)物流金融的結(jié)算、授信融資等相關(guān)環(huán)節(jié)做出了解釋;陶強(qiáng)對(duì)物流金融的風(fēng)險(xiǎn)管理給出了模糊綜合評(píng)價(jià)的評(píng)價(jià)方法，有助于銀行、貸款企業(yè)、第三方物流企業(yè)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效的識(shí)別及應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的措施。企業(yè)可以盡量避免判錯(cuò)物流金融風(fēng)險(xiǎn)類型、大小所引起的損失，必須對(duì)物流金融業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)引起的損失進(jìn)行準(zhǔn)確的測(cè)量和評(píng)價(jià)，才能防患風(fēng)險(xiǎn)于然，因此，建立物流金融風(fēng)險(xiǎn)的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，這樣有助于銀行、貸款企業(yè)、第三方物流企業(yè)降低風(fēng)險(xiǎn)帶來的損失。

物流金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

（一）指標(biāo)體系構(gòu)建原則

科學(xué)性物流金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系是一個(gè)較為復(fù)雜的系統(tǒng)，系統(tǒng)的建立應(yīng)遵循科學(xué)合理的構(gòu)建原則，指標(biāo)體系的結(jié)構(gòu)、指標(biāo)的取舍、公式的推導(dǎo)、指標(biāo)權(quán)重系數(shù)的確定等應(yīng)符合開展風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的目的，有科學(xué)的根據(jù)才具備可信度。

（二）指標(biāo)體系篩選

科學(xué)合理的評(píng)價(jià)物流金融風(fēng)險(xiǎn)，要根據(jù)實(shí)際情況從不同角度分析篩選整理出物流金融業(yè)務(wù)實(shí)施的過程中存在的風(fēng)險(xiǎn)因素。通過對(duì)相關(guān)論文的研究，傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系主要考慮授信主體的風(fēng)險(xiǎn)分析，而當(dāng)下實(shí)踐證明，單考慮授信主體的風(fēng)險(xiǎn)分析是不夠的。因此，本文考慮物流金融業(yè)務(wù)最重要的參與者之一—第三方物流金融企業(yè)。

物流金融運(yùn)作狀態(tài)主要考慮以下幾個(gè)方面：合作進(jìn)度跟蹤;信息化力度;相關(guān)方的密切程度。

貸款企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)主要考慮以下主要方面：質(zhì)押物;基本財(cái)務(wù)情況;基本素質(zhì)。

第三方物流企業(yè)監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)主要考慮以下幾個(gè)方面：信息化管理;監(jiān)管力度;信譽(yù)情況;行情。

（三）指標(biāo)篩選

使基于層次分析法（AHP）構(gòu)建的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系更加全面、更加科學(xué)，本文將初步得到的指標(biāo)體系進(jìn)行篩選，去掉一些相關(guān)性高的指標(biāo)，以免由于指標(biāo)高度相關(guān)影響結(jié)果，相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式為：

本文利用SPSS軟件對(duì)所選取了20家具有相關(guān)業(yè)務(wù)的中小企業(yè)的最新財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行相關(guān)性分析，通過計(jì)算得出流動(dòng)比率和速動(dòng)比率的相關(guān)系數(shù)為0.98;資產(chǎn)負(fù)債率和產(chǎn)權(quán)比率的相關(guān)性系數(shù)為0.91;營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率和凈資產(chǎn)收益率為0.79;所以預(yù)留指標(biāo)為速動(dòng)比率、產(chǎn)權(quán)比率、凈資產(chǎn)收益率。

（四）指標(biāo)體系構(gòu)建

結(jié)合理論與實(shí)際情況，篩選和調(diào)整預(yù)選指標(biāo)，構(gòu)成最終的物流金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，將物流金融風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系劃分為三級(jí)。共有25個(gè)三級(jí)指標(biāo)，具體如表1所示。

（五）指標(biāo)權(quán)重確定

構(gòu)造好層次模型后，針對(duì)某一層來講，在比較第i個(gè)元素與第j 個(gè)元素相對(duì)于上一層某個(gè)因素的重要性時(shí)，使用數(shù)量化的相對(duì)權(quán)重aij來表示，假設(shè)共有n 個(gè)元素參與比較，則得到矩陣A稱為判斷矩陣。根據(jù)以下打分細(xì)則對(duì)指標(biāo)進(jìn)行打分，如表2所示。

其中，2、4、6、8分別介于1、3、5、7、9的重要程度之間。顯然，A中元素滿足：aij>0;aij =1/aij;aii=1。本文通過對(duì)10位物流金融業(yè)務(wù)為研究方向的學(xué)者根據(jù)上述規(guī)則對(duì)物流金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行分析，得到判斷矩陣如表3所示。

物流金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

（一）基于熵權(quán)法的物流金融風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系評(píng)價(jià)模型

從所構(gòu)建的物流金融風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)體系可以得出，指標(biāo)體系包含大量的定性指標(biāo)，而某些指標(biāo)不足以被量化，只能通過熵權(quán)來進(jìn)行評(píng)價(jià)，熵是對(duì)不確定性、模糊性的一種度量。信息量越大，不確定性就越小，熵也就越小;信息量越小，不確定性越大，熵也越大。

（二）熵權(quán)法的具體步驟

本文收集20家中小企業(yè)的數(shù)據(jù)，利用matlab軟件，最終得到：W={W1，W2，W3，W4}={物流金融運(yùn)作狀態(tài)，貸款企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)，第三方物流企業(yè)監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)，行情}={0.1578，0.5738，0.1893，0.0791}。

（三）評(píng)價(jià)結(jié)果判斷與分析

從熵權(quán)法模型計(jì)算的結(jié)果可以看出：

行情比重為0.0791，可見第三方物流金融平臺(tái)對(duì)行情有確切的分析和深刻的了解，貸款前對(duì)行情的深入了解，可對(duì)當(dāng)下業(yè)務(wù)有準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)。物流金融運(yùn)作狀態(tài)比重為0.1578，可見擁有信息化管理、完整的信息管理系統(tǒng)、有利于各方信息共享，降低運(yùn)營(yíng)成本和風(fēng)險(xiǎn);也有利于企業(yè)、銀行、第三方物流金融平臺(tái)對(duì)當(dāng)下行情發(fā)展作出準(zhǔn)確的分析。第三方物流企業(yè)監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)比重為0.1893，可知嚴(yán)格依據(jù)銀行、貸款企業(yè)、第三方物流金融平臺(tái)簽訂的協(xié)議對(duì)貨物進(jìn)行監(jiān)管。

貸款企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)比重為0.5738，貸款企業(yè)的信用影響最大，貸款企業(yè)應(yīng)與其相關(guān)方進(jìn)行及時(shí)的財(cái)務(wù)信息的共享和反饋，提供合法優(yōu)質(zhì)的質(zhì)押物，加強(qiáng)信息化建設(shè)，嚴(yán)格按照契約明確自身義務(wù);依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果給出質(zhì)押率，保證自身利益，有效控制貸款風(fēng)險(xiǎn)。

結(jié)論

本文將物流金融運(yùn)作狀態(tài)和第三方物流企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)納入風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中，通過對(duì)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的預(yù)選、篩選和風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)權(quán)重系數(shù)的確定，確定了一套相對(duì)完整的物流金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并在此基礎(chǔ)上運(yùn)用了熵權(quán)法進(jìn)一步構(gòu)建物流金融風(fēng)險(xiǎn)模型對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，能夠幫助體系內(nèi)的貸款企業(yè)、銀行、第三方物流企業(yè)有效規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。

參考文獻(xiàn)：

1.周蕘陽，鄧金娥.銀行從事物流金融運(yùn)作模式初探[J].物流科技，2006（7）

2.陶強(qiáng).基于第三方電子商務(wù)平臺(tái)的物流金融業(yè)務(wù)模式及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究[D].浙江師范大學(xué)，2012

3.熊小芬.物流金融業(yè)務(wù)模式及風(fēng)險(xiǎn)管理研究[D].武漢理工大學(xué)，2007

4.曹偉.商業(yè)銀行信貸決策的內(nèi)容與方法[J].新金融，2002（8）

5.段偉常，張仲義.物流金融風(fēng)險(xiǎn)管理體系及評(píng)價(jià)方法研究[J].石家莊學(xué)院學(xué)報(bào)，2009，11（4）